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实测数据大公开!非靶代谢plus+机器学习算法,构建更新、更准、更稳定诊断模型!

代谢异常是众多疾病的主要特征之一。近年来,代谢组学在疾病早筛、诊断标志物发现方面的应用,无论是文章数量还是质量均呈显著增长的趋势。

同时,我们又不免面对这样的难题:

1. 代谢组的定性数量不够理想,很多差异显著的物质,没有定性结果;

2. 标志物组合的稳定性差,在后续的队列验证中不能保持良好的诊断能力。

基于上述问题,提供全新的标志物筛选方案:非靶代谢plus+集成机器学习算法。

非靶代谢plus

显著、可靠地提升代谢物鉴定数量

非靶代谢Plus:基于3万+高质量的标准品谱图数据库、最新的高分辨质谱、分析技术的优化,实现在单一分析体系中代谢组鉴定数量的大幅提升,具体信息见:

https://mp.weixin.qq.com/s/S9OKPIE4Um5MzKm-cD66sQ

检测能力

涵盖的代谢物类型(top 10)

可靠度

集成机器学习算法

集成多种算法,获得更优标志物组合

集成机器学习(Ensemble Learning):组合使用多个相同或者不同类型的机器学习算法,筛选出在多个模型中均具有高分类能力的指标,从而找到更稳健可靠的标志物组合。

集成机器学习算法与单一随机森林,支持向量机等算法的诊断性能比较,详情点击:

  • 生物标志物筛选准确率难保证?集成机器学习一站式搞定

  • Nat Commun: 基于机器学习的血清代谢组筛选早期肺腺癌标志物

  • Cell丨美国斯坦福大学揭示人类孕期的代谢图谱——血液代谢物准确判断孕期的具体时期和预产期

实际项目案例

经合作者同意,展示实际合作项目数据中的部分数据,用以比较非靶代谢plus与常规非靶代谢组在标志物发现研究上的优势。

实验设计:对照组和疾病组,共计200例血浆样本;其中2/3样本为训练集,1/3样本为测试集。

技术方法:非靶代谢plus VS 常规非靶代谢;集成机器学习算法进行标志物筛选,构建诊断panel。

(1)定性结果比较:非靶代谢plus在鉴定数量及差异代谢物数量上均明显优势

(2)标志物诊断能力比较:

  • 非靶代谢plus筛选到的标志物组合具有更好的诊断能力(经合作者要求,代谢物真实名称用编号代替)。

  • 在上述标志物组合中,非靶代谢plus与常规非靶代谢组筛选到同一个代谢物,但非靶代谢plus能够鉴定出一个更具差异表达特征的代谢物,从而获得更好的诊断组合。

左图为plus筛选到的生物标志物组合诊断能力;

右图为常规筛选到的生物标志物组合诊断能力

总结

非靶代谢plus强大的定性能力,比常规代谢检测能力翻倍,能够鉴定更多的代谢物。非靶代谢plus+集成机器学习,有助于我们发现更新、更准的标志物组合。

心动不如行动,为了感谢各位老师对中科代谢平台的关注和支持,在2010.11.30前,样本数量100例以上的标志物项目,均可享受非靶代谢plus 8折优惠尝鲜价,以及额外赠送价值1万元的机器学习算法。更多关于非靶代谢plus的产品信息,后续仍继续通过微信公众号进行介绍,还请各位老师留意。

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